一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，具体步骤包括：通过SIFT算法提取待匹配图像信息；进行投影变换；检测图像的三个指标：匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度；运用最小二乘法求解目标函数：匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小，得到投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。通过引入投影变换模拟了拍摄角度细小变换对结果的影响，考虑到像素点的空间分布对结果的影响，同时加入异常点对匹配结果的影响，对监控平台的重复图像检测具有重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法
本专利技术属于图像检测
，具体涉及一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法。
技术介绍
随着科技信息技术的发展和人们对安全需求的不断提高，视频监控系统在很多领域都得到了广泛的应用。作为安防产品的重要组成部分,视频监控产品占其比例在50％左右,2014-2016年期间,视频监控在安防产品应用中的比例分别为47.06％、48.33％和50.63％。2010-2017年期间,我国视频监控市场规模从242亿元增长到1124亿元,年均复合增长率达24.53％。针对监控视频中的重复图像检测，国内外学者做了大量的研究工作。主要的图像匹配算法可以归为四类：基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于模型的匹配算法和基于变换域的匹配算法。提取待匹配图像中的特征点，如亮度、边缘、角点、轮廓等信息，结合相似度衡量准则进行匹配是目前最普遍也是最有效的重复图像检测方法。SIFT(尺度不变特征变换)是一种局部特征描述子，SIFT特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力；SIFT算法提取出的匹配特征点缺乏位置信息，未考虑空间分布和异常点的影响，直接用于重复图像的匹配缺乏一定的合理性。聚类分析又称群分析，是对多个样本(或指标)进行定量分类的一种多元统计分析方法。对样本进分类又称为Q型聚类分析。由此，本专利技术在SIFT算法的基础上，引入二维高斯函数和Q型聚类分析，提出了一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法。
技术实现思路
为解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，解决衡量图像重复匹配程度时缺乏像素点的空间分布和异常点导致匹配不准确的问题。为了实现上述目标，本专利技术采用如下技术方案：一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：包括步骤：步骤一：输入待匹配图像，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息；步骤二：选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换；步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标；步骤四：结合步骤三中匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度，建立以匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小的目标函数；步骤五：对目标函数通过最小二乘法求解出投影变换参数，代入目标函数将最终得到的目标函数值与阈值相比较得出匹配结果。前述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所述步骤一中，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息，得到公式：其中，n为总的匹配特征点的对数，(xi，yi)与表示匹配点分别在两幅图像中的位置，i＝1～n；P与分别表示待匹配图像的所有匹配点位置信息，P与之间为一一对应关系。前述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所述步骤二选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换，具体为：其中，a、b、c、d为投影变换参数，表示P在投影变换后的所有匹配点位置信息，P表示待匹配图像的一幅图像中所有匹配点位置信息。前述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标，具体为：步骤3.1：计算投影变换后待匹配图像对应的匹配点之间的距离：其中，表示投影变换后图像匹配点与投影变换前匹配点对应之间的欧式距离；通过欧式距离与二维高斯函数组合的方式得到加权后的与对应匹配点之间的欧式距离ei，具体为：其中，ωi表示通过二维高斯函数获得的权重，m和l分别代表图像的行像素点数和列像素点数；步骤3.2：检测匹配点间的异常点；引入Q型聚类分析找潜在的异常点，以匹配点的欧式距离作为分类准则，将匹配点分为波动较大和波动较小两类，其中波动较大的匹配点视为潜在异常点，具体通过0-1变量fi表示，如式(6)：其中，Z表示波动较小匹配点的距离集合，表示波动较大匹配点的距离集合，即潜在异常点的距离集合；步骤3.3：检测投影变换幅度，通过式(7)表示投影变换的幅度g：g＝a2+b2+c2+d2(7)其中，a、b、c、d为投影变换参数，幅度g越大，投影变换的程度越大，图像匹配度越低。前述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所述步骤四：结合步骤三中匹配点的距离、异常点、投影变换幅度，建立以匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小的目标函数，目标函数J具体为：其中，n为总的匹配特征点的对数，λ为修正系数。前述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所属于步骤五：对目标函数通过最小二乘法求解出投影变换参数，代入目标函数将最终得到的目标函数值与阈值相比较得出匹配结果，具体为：以式(8)为目标函数运用最小二乘法求解：对参数a、b、c、d分别求偏导数，表示如方程组(9)所示：解方程组(9)，即可求出参数a、b、c、d，如式(10)所示：其中，将求解出的投影变换参数式(10)代入式(8)中J的表达式，将将最终得到的目标函数值与阈值进行比较进而判断图像的匹配程度。本专利技术具有的有益效果：本专利技术所提出的基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，能够有效检测监控平台的冗余图像，节省了大量的存储空间，通过引入投影变换模拟了拍摄角度细小变换对结果的影响，考虑到像素空间分布对结果的影响，同时加入异常点对匹配结果的影响，提高了重复图像检测的合理性和可靠性。附图说明图1是本专利技术方法的流程示意图；图2是SIFT算法的实现流程示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，包括以下步骤：步骤一：输入待匹配图像，如图2所示，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息，如公式(1)所示，其中，n为总的匹配特征点的对数，(xi，yi)与表示匹配点分别在两幅图像中的位置，i＝1～n；P与分别表示待匹配图像的所有匹配点位置信息，P与之间为一一对应关系；步骤二：选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换，模拟拍摄角度的细微变化对匹配结果的影响；大多数重复图像都不可避免地会受到拍摄角度的影响，由此引入投影变换去模拟角度变换对匹配结果带来的影响。假设如式(2)所示的投影变换存在，则投影变换后待匹配图像的匹配点分布大致相同，具体地选定待匹配图像中的一幅图像进行如下投影变换：其中，a、b、c、d为投影变换参数，表示P在投影变换后的所有匹配点位置信息；步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标，具体过程为：步骤3.1：计算投影变换后待匹配图像对应的匹配点之间的距离；在投影变换后，通过匹配点间的距离检测投影变换是否存在，若距离过大，则说明待匹配图像之间不存在适当的投影变换，即匹配度较低，具体地通过欧式距离表征：其中，表示投影变换后图像匹配点与投影变换前匹配点对应之间的欧式距离；大多数的图像主要信息集中在中间区域，周围像素点大多数体现的是背景信息，对匹配结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：包括步骤：步骤一：输入待匹配图像，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息；步骤二：选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换；步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标；步骤四：结合步骤三中匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度，建立以匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小的目标函数；步骤五：对目标函数通过最小二乘法求解出投影变换参数，代入目标函数将最终得到的目标函数值与阈值相比较得出匹配结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：包括步骤：步骤一：输入待匹配图像，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息；步骤二：选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换；步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标；步骤四：结合步骤三中匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度，建立以匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小的目标函数；步骤五：对目标函数通过最小二乘法求解出投影变换参数，代入目标函数将最终得到的目标函数值与阈值相比较得出匹配结果。2.根据权利要求1所述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所述步骤一中，通过SIFT算法提取待匹配图像中的匹配点及其相应的位置信息，得到公式：其中，n为总的匹配特征点的对数，(xi，yi)与表示匹配点分别在两幅图像中的位置，i＝1～n；P与分别表示待匹配图像的所有匹配点位置信息，P与之间为一一对应关系。3.根据权利要求1所述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：所述步骤二选定待匹配图像中的一幅图像进行投影变换，具体为：其中，a、b、c、d为投影变换参数，表示P在投影变换后的所有匹配点位置信息，P表示待匹配图像的一幅图像中所有匹配点位置信息。4.根据权利要求3所述的一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，其特征在于：步骤三：投影变换后，将匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度作为衡量重复图像的匹配度的三个指标，具体为：步骤3.1：计算投影变换后待匹配图像对应的匹配点之间的距离：其中，表示投影变换后图像匹配点与投影变换前匹配点对应之...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊健，楼婧蕾，周仕雪，王姮冰，桂冠，杨洁，范山岗，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32